Визионный мобильный робот, избегающий препятствия, на Raspberry Pi

Аннотация

В отчете представлены проектирование и реализация низкостоимостного мобильного робота, использующего компьютерное зрение для обнаружения и избегания препятствий. На базе Raspberry Pi и USB-веб-камеры система демонстрирует, как недорогое оборудование может обеспечить автономную навигацию в помещениях, таких как склады, без операторов.

Введение

Коммерческие автономные роботы часто дороги и заточены под одну среду, полагаясь на пассивные датчики вроде ультразвуковых или ИК-модулей для предотвращения столкновений (Wang et al., 2011). Недавние достижения во встроенных вычислениях позволяют использовать высокопроизводительные алгоритмы зрения на недорогих платформах. Подход на основе зрения может обнаруживать препятствия задолго до их приближения, предлагая более надежное решение для внутренней навигации.

Предлагаемое решение и артефакт

Цель — построить автономного робота, обнаруживающего препятствия через USB-веб-камеру, подключенную к Raspberry Pi. Процесс разработки включал:

• Проектирование алгоритма компьютерного зрения с SimpleCV для идентификации препятствий.
• Порт алгоритма на Raspberry Pi.
• Реализацию управления DC-моторами через Python GPIO.
• Тестирование и оценку производительности на Pi.

Ключевые цели достигнуты:

• Диапазон обнаружения настраивается параметрами алгоритма.
• Препятствия отмечаются кругом постоянного размера для легкой идентификации.
• SimpleCV взаимодействует с Pi для управления двумя DC-моторами.
• Производительность системы проверена на различных расстояниях до препятствий.

Аппаратный и программный стек

Аппаратное обеспечение

• Набор Raspberry Pi
• USB-веб-камера
• Два DC-мотора
• H‑мост драйвер моторов
• Шасси и проводка
• Макетная плата и кабели

Программное обеспечение

• Библиотека SimpleCV для Python
• Ubuntu / Raspberry OS (Raspbian)
• Python 2.7

Обзор алгоритма компьютерного зрения

Алгоритм сначала разрабатывался на ноутбуке с Ubuntu, затем портировался на Pi, используя совместимость Linux. Он идентифицирует круглый маркер, размещенный на препятствиях, бинаризует изображение для выделения формы и вычисляет её радиус для оценки расстояния. Экран делится на три вертикальные зоны; горизонтальное положение круга определяет маневр рулевого управления робота.

Из-за ограничений процессора Raspberry Pi (700 МГц, 512 МБ RAM) при высоком разрешении выбрано разрешение 320×240 для баланса точности обнаружения и стабильности кадровой частоты.

Экспериментальная установка

Экспериментальная установка измеряла связь между площадью круга в пикселях и его физическим расстоянием от робота. Перемещая препятствие ближе или дальше, калибровали пиксель-в-расстояние маппинг алгоритма, обеспечивая точную оценку расстояния из одиночного вида камеры.

Блок-схема системы

В операционном потоке USB-веб-камера стримит кадры на Pi. SimpleCV сканирует каждый кадр на наличие кругового маркера. При обнаружении Pi вычисляет позицию маркера, затем актуатирует H‑мост для управления моторами влево, вправо или вперед соответственно.

Заключение

Проект демонстрирует, что Raspberry Pi, USB-веб-камера и SimpleCV могут formar жизнеспособную, экономичную систему избегания препятствий для внутренних робототехнических приложений. Будущая работа может расширить алгоритм для обнаружения немаркированных препятствий и интегрировать сенсорный фьюжн для повышения надежности.